基于Memetic算法的泊位和岸桥分配问题

泊位是港口资源中最紧缺的资源,合理的泊位分配和岸桥调度可以提高集装箱码头的作业效率,研究了集装箱码头泊位和岸桥的同时优化问题。将泊位与岸桥的分配问题抽象为二维装箱问题,然后建立了泊位、岸桥同时优化的混合整数线性规划模型,并提出了Memetic算法进行求解。计算结果表明,在求解大规模船舶指派优化问题时,使用Memetic算法求解比使用Gurobi软件求解在计算时间上具有明显的优越性。     

连续泊位—岸桥—集卡调度模型构建及应用

随着港口的发展,港口码头物流资源的高效利用愈发重要．为了实现港口码头作业效率的总 体最优,将集卡作业面和作业线相结合模式应用于模型构建过程,以计划期内所有到港船舶总费用 最少为目标函数建立了连续泊位—岸桥—集卡调度模型．模型从系统的角度出发,将泊位分配、岸 桥分配和集卡指派看作完整的作业系统,实现了泊位、岸桥和集卡的集成调度．针对此模型,进行遗 传算法的设计和编程求解,并通过求解结果得到了相对最优的调度方案．数值实例验证了模型和算 法的实用性和有效性．结果表明：调度方案不仅减少了作业集卡的数量,而且缓解了不同岸桥间作 业量不均衡的情况．     

集装箱码头作业调度双层规划模型及求解算法

为提高作业调度的整体性,建立了集装箱码头作业调度双层规划模型,其中上层为装卸桥调度优化模型,下层为集卡动态路径模型,通过上下层模型间的反馈与相互作用决定集装箱码头作业调度的整体优化方案．为了求解模型,设计了基于遗传算法的求解方法,并且应用实际算例对模型和算法的有效性进行了验证．计算结果表明双层规划模型与算法不但可以降低集卡空驶距离、减少所需集卡数量,而且可以缓解码头内交通拥挤、提高作业系统的可靠性．     

基于作业面的集装箱港口集卡路径及成本优化

在集装箱码头的日常运营中,集装箱卡车的运输与调度是影响整个码头工作效率的重要环节,而集卡的路径优化是关键。本研究在总结国内外学者关于集卡调度研究的基础上,采用较新的"作业面"工作策略,在岸桥等待时间最短的前提下,建立同时对两条集装箱运输船进行装卸作业的路径优化模型,并设计算例采用Cplex进行求解。结果表明该模型对缩短集卡行走路径,降低成本,提高集卡工作效率有着显著的帮助。     

基于强化学习的集装箱码头卡车调度策略研究

研究同时服务于装船和卸船作业的集卡全场调度策略,调度优化目标包括减少岸桥等待集卡的时间以及减少集卡的空载行程。提出了基于Q学习算法的集卡调度强化学习模型,对其系统状态、动作策略、报酬函数进行分析,并结合小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络对Q函数进行泛化和逼近。仿真结果表明,与其他集卡调度策略相比,Q学习算法的优化效果比较明显,其在保证岸桥连续作业的同时,还能有效减少集卡的空载行程。     

基于两阶段启发式算法的多场桥作业调度研究

场桥作业调度对集装箱码头整体运营效率具有重要影响。在分析多台场桥协同作业的基础上,考虑场桥实际作业中不可相互跨越与安全距离等特有约束,建立了场桥作业调度问题的混合整数规划模型。针对模型求解的复杂度,设计了两阶段启发式算法,最后通过数据实验对模型与算法的有效性进行了验证。     

集装箱港口桥吊、龙门吊和集卡集成调度的全自由度模型

桥吊、龙门吊和集卡是集装箱港口装卸搬运作业的主要设备,传统研究通常对这3种设备的作业根据优先级别进行优化,所得方案往往不具有可操作性。考虑3种设备之间的协调调度机理,提出集成桥吊、龙门吊和集卡的全自由度调度问题并建立混合整数规划模型。通过仿真分析,得到桥吊、龙门吊和集卡在不同数量组合下的任务排序与作业时间安排,为集装箱港口关键作业资源协调配置与调度提供基础模型。     

集装箱码头集卡调度模型与Q学习算法

研究集装箱码头装卸过程中集卡调度问题,建立了集卡调度动态模型,目的是使装卸桥等待时间最小.设计了基于Q学习算法的求解方法,获得在不同状态下的集卡调度策略.提出了应用Q学习算法求解集卡最优调度时系统状态、动作规则、学习步长与折扣因子的选择方法.结果表明,随着集卡数量的增加,Q学习算法获得的结果优于最长等待时间、最远距离、固定分配集卡等调度策略.     

集装箱码头装卸混合调度模型

为提高集装箱码头作业效率,建立装卸混合调度模型,并设计两阶段禁忌搜索算法的求解方法:通过禁忌搜索算法决定进口集装箱的堆存位置;基于堆存方案执行另一禁忌搜索算法,获得集卡的优化调度方案,然后再决定装卸桥作业顺序、计算装卸总作业时间,且将结果反馈到第一阶段的搜索过程,通过两阶段搜索过程的反馈优化装卸调度.算例表明,两阶段禁忌搜索算法可以获得满意求解结果;与装卸分别调度相比,装卸混合调度模型可以提高集卡利用效率.     

自动化码头桥吊、自动引导车以及龙门吊的联合调度

以实现船舶在港停靠时间最短为目标,以自动化码头的整个水平运输系统为研究对象,在考虑自动化码头装卸工艺方案的基础上,建立了一个自动化码头桥吊、自动引导车以及龙门吊的联合调度模型,该模型可以实现集装箱码头整个水平运输系统的最优化调度。通过一个算例对模型有效性进行验证,结果显示:同传统按经验调度的方案进行对比,码头作业效率提高了26%,该联合调度模型有助于提高集装箱码头的作业效率,减少船舶在泊时间,提高码头竞争力。     

基于离散贝位的集装箱港口岸桥作业调度研究

主要研究了港口中最重要的设备——岸桥的调度问题。岸桥作业能力的好坏很大程度上影响着集装箱港口总的装卸能力。因此,如何合理的分配岸桥,改进岸桥装卸作业进程是港口岸桥问题研究的重点。将岸桥移动时间以及安全系数和非干扰等因素全部考虑在内,先以岸桥作业时间最小为目的,建立模型,得到岸桥的优化作业线路。在此基础上,以船舶服务时间最短为目标,提出了一个基于离散贝位的岸桥调度混合整数规划模型。目的是使停靠在港口的船舶上的所有集装箱的装卸作业时的服务时间达到最小。最后,算例验证了模型的有效性。     

连续泊位下集装箱港口泊位与桥吊协同调度优化研究

集装箱港口作为集装箱运输中极其重要的枢纽,其运作效率的好坏关系到港口企业的运营成本和客户的满意度。由于泊位与桥吊资源是港口的稀缺资源,其调度优化的优劣直接关系到港口的作业效率。首先建立了一个关于泊位分配混合整数规划模型,为到达的船舶分派泊位和桥吊数量,然后建立了一个桥吊调度的混合整数规划模型对具体的岸桥进行调度,算例结果显示利用文中建立的模型能够得到较好的满意解。     

考虑干涉和优先度的多目标岸桥调度策略

针对岸桥调度问题的特性,分析了岸桥支援对提高港口整体效率的影响,建立了包含任务之间优先关系和岸桥之间不可交叉性和安全等条件的多目标混合整数规划模型,提出了一种启发式求解算法,验证了在一定时间内,启发式算法可以得到较优的可行解。而QCSP单目标和多目标计算结果表明,减少岸桥等待和移动时间,有助于岸桥更好地支援邻近船舶,加快港口整体运作效率,提高港口竞争力。     

基于作业量平衡的集装箱堆场堆存策略研究

堆场是集装箱码头的重要组成部分,几乎所有的港口作业都与其密切关联,因此提高堆场作业效率是港口工作的重点。文中针对进口集装箱的装卸作业,提出避免装卸设备交通拥堵的高低作业量平衡堆存策略,并建立了数学模型。模型中不仅考虑了相邻箱区之间作业量的平衡,同时也考虑了不同装卸作业路上的并行堆存,从而实现了岸边集装箱船中卸下的集装箱在堆场堆存空间的实时配置。模型的计算结果,可有效实现不同装卸作业路的集装箱错开堆放,也避免了集卡和场桥的交通拥堵状况,大大提高码头的装卸效率。